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文 | 新眸，作者｜鹿堯，編輯｜桑明強
Copilot 火了，至于爲什麽火，應該也不必多做介紹了。消息發布後不到 5 天，微軟的股價直接增長接近 13%，Copilot 給全套 Office 注入的 AI 基因，讓更多人願意相信，ChatGPT 故事的精彩程度将不亞于一場工業革命。
從今年初讨論 ChatGPT，一開始的關注點還停留在會不會颠覆搜索，以及微軟給 OpenAI 的百億補貼會不會虧，随着 Bing、Azure、LinkedIn、Office365 等微軟的全線産品都在擁抱 AI，現實已經證明，即使微軟在人工智能領域的技術不是最強，但在 LLMs、數據及産品完美結合的優勢面前，這家公司已經很難再找到對手。
可以說，落地辦公領域的 Copilot 打開了一種新的工作方式，并且能讓生産力迅速提升，這也給更多的公司提供了新的産品思路，像過去 Airtable、Notion、Zoom 分别對标 Office 的不同細分，未來會有更多的 AI 軟件對标現在升級後的 Office。
Copilot 出現之前，最早接入 ChatGPT 的是 Notion，據說單獨付費的新産品 Notion AI 隻用了 1 個月，就帶來額外 1000 億美金 ARR。按這個速度，一年可能帶來 1 個億美金的增長。于是基于 Notion AI 的體量和收費，有人粗略估算，Copilot 年增收将會是 Notion AI 的 100 倍，即 100 億美金。
再結合納德拉本人的說法，不僅 Azure 爲 AI 提供強大的底層算力支持，微軟還爲 OpenAI 設計了專門的超級計算機，加上在基礎設施層、認知服務層和應用層上的領先，微軟這套完整的解決方案看起來堅不可摧。
至于目前同行的主要壓力，一是來自微軟，其次是未來新加入的 AI 勢力。由于 Copilot 被看作是一場軟件架構上的革新，那麽處于危險的不僅是谷歌，還包括現在所有的生産力軟件。（我們内部讨論這個問題的時候，覺得大受傷害的是國内的辦公軟件，尤其是打算出海的，畢竟國外的産品能不能在國内開放還需打一個問号，但打算出海的絕對是首當其沖。）
如果再多想一點，納德拉認爲 Copilot 标志着人類與計算機交互演變過程中一次邁進，谷歌雲的 CEO 也把生成式 AI 是技術的代際轉變，比作從桌面計算到移動設備的變化。值得注意的是，上一次人機交互方式的改變，還是蘋果推出 iPhone 的時候。
但關于蘋果，這家市值超過兩萬億美元、現金流領跑全球的巨頭，這幾年卻在給人一種掉隊的感覺：不僅在當下火熱的 AI 和大模型領域聲音寥寥，似乎自從 iPhone6 之後，再沒給市場上帶來功能和新産品的驚喜，Copilot 的推出，進一步确認了這些并不是錯覺。
爲什麽投資人更喜歡蘋果？
在寫這篇稿子前，《新眸》特意去查了下市值，即使蘋果沒啥創新，目前身價仍然高于微軟，這也是我們比較好奇的一個點。如果參考段永平 2011 年時的看法，可以歸結爲 5 種：極緻的用戶體驗和消費者導向；堅固的生意模式（軟硬件生态）；低投入高回報，單一産品模式的最高境界；高效營銷下帶來的用戶心智；以及當時他所認爲的 " 智能手機行業是一個長長的坡 "。
到 2015 年之後，段永平對蘋果的信心又很大程度上來源于 CEO 庫克，他贊賞後者的供應鏈管理能力，讓蘋果的産品利潤急劇上升，市場份額也保持穩定，和巴菲特一樣，投資看中的往往是當下的現金流和長久的盈利。
"2030 年蘋果能賺多少錢？如果是 2021-2022 年的水平，在 1000 億美元左右；差的話即使回到 2016-2020 年，也有 550 億 " 有投資人曾表示，行業認爲蘋果的确定性高，所以也願意接受更高的遠期市盈率。
這種确定性當然也離不開一些曆史的因素。很長時間以來，人們幾乎把微軟和蘋果看作是兩個時代的代名詞，前者代表 PC，後者代表智能手機，蘋果和微軟之間的競争，一定程度上決定了個人電腦的發展。
2000 年後是蘋果崛起的開始，盡管當時微軟 6000 億美元的市值，接近同一時期蘋果的 30 倍，随着 2001 年推出 ipod 和 iTunes，從賣電腦變成賣音樂；2007 年 Phone 誕生，2008 年 app store 問世，蘋果改變的不僅是産品，還有商業模式。
相對應的，那一年蓋茨退休，市場官鮑爾默接任，雖然在任期間，微軟的年銷售額翻了 3 倍，但後人仍将這看作微軟由盛轉衰的開端：鮑爾默對 Windows、Office 及硬件市場的執拗，被評判爲微軟錯過手機、移動端操作系統、搜索、媒體開發等本世紀初計算領域每一個重大趨勢的禍因。
從 2010 年，蘋果的市值就開始超過微軟，中間除了 2018、2020 被微軟短暫反超，大部分時間裏蘋果保持着全球身價最高的公司身份。如果将時間線拉長來看，蘋果近十幾年給到投資者的長期年回報率也要高于微軟，并且遠遠高于市場平均水平。
大部分人選擇投資蘋果的理由，應該和段永平類似：比起微軟以企業爲中心的模式，蘋果以消費者爲中心的商業模式顯然更容易理解，它已經熟練掌握 freemium 定價和溢價定價策略，并且品牌效應帶來的消費者粘性，從 iPhone、MacBook、iPad，到 AirPods 等，蘋果的産品能設定遠高于微軟和安卓設備的價格，創造了一個屬于自己的盈利類别。
變化發生在 2015 财年，蘋果全财年總營收 2337 億美元，淨利潤 534 億美元，庫克把這一财年定義爲最爲成功的一年，基于此段永平曾預計五年内會到 1000 億。但事實卻是，2020 财年蘋果淨利潤 574 億，過去 5 年利潤增長幾乎停滞。
歸根結底，原因在于手機市場的不景氣。
五年裏，蘋果核心産品 iPhone 的銷售收入增長陷入瓶頸。一方面是産品自身不争氣，沒什麽亮點，其次在市場的大屏手機、折疊屏、5G 手機紛紛推出時，蘋果被給予厚望，但都慢了一拍；另一方面，智能手機全球出貨量下滑是不争的事實，增量市場會變爲存量市場，可能大部分投資人都沒能預見。
與此同時，App Store 的軟件服務成爲蘋果最大的業務亮點，營收占比增加了十幾個點，但随着服務營收被資本市場看作重要的衡量指标，一旦蘋果降低 App Store 銷售分成，短期内服務營收增速會明顯放緩。
所以這樣一來，站在現在看，庫克多次對外高調宣稱進軍 AR，很難不理解爲一種危機信号，這家公司的确需要找到下一代 iPhone 級的産品，來延續自己的故事，至于庫克的選擇行不行得通，市場自己會做出評判。
微軟、蘋果的不同 AI 叙事
投資人喜歡蘋果，其實還有一個原因，性價比高，更多的安全感。這個結論是放在研發投入的語境裏，相較微軟、谷歌，蘋果的研發投入其實并不出類拔萃，但它有着一套比較特殊的實用主義，它的創新思路往往是基于産品本身的改良，而不太喜歡對更有前瞻性、未來式的理念進行探讨。
典型的例子比如，以前就蘋果很少談 AI、外界不看好蘋果做 AI 的問題，庫克本人曾做出過回應：" 蘋果的 AI 不被看好，是因爲我們不喜歡談論并未實現的功能 "。
不過庫克也羅列過，在機器學習上，比如圖片和人臉識别，Apple Music 能記錄學習用戶偏好，根據電池使用情況做出相應優化。在硬件上，蘋果近幾年有自研芯片用在新手機新電腦上，新版本的 iOS、iPadOS 和 macOS，有優化了不少帶 AI 的功能。
不同于微軟、谷歌等公司喜歡把自己的技術和研究成果開放出去，蘋果的各種技術創新和自家産品深度綁定，更喜歡 " 藏着掖着 "，所以它的每場發布會強調的，往往是産品的一些突破和更新，很少有就某項技術展開過多的讨論。
大概在谷歌、FB、微軟争相發表機器學習類前沿的研究成果的時候，蘋果的 AI 技術集中用在改良上，比如 FaceID、Siri。前幾天在 ChatGPT 上詢問蘋果在 AI 領域取得了哪些成就，給出的第一個答案還是 Siri，但事實上現在手機智能語音助手已經是個很基礎的功能了，Siri 沒少被吐槽。
追溯到 2017 年蘋果上線的官方 AI 博客裏，主要讨論的就是針對一些機器學習的問題，有人曾給博客上蘋果的 AI 研究做了次梳理，大部分是重複式的理論研究，一些實用性強的技術已經應用到了産品中。
據說當時在博客上發布的第一篇作品還是 2016 年的論文，談論到蘋果做 AI 的一個核心弱點是：數據來源不足。
這很容易解釋，大部分人買手機都會考慮到隐私安全，相比安卓，蘋果的保護确實做的更好，這家公司長期标榜不收集和洩露用戶數據。既然這樣，在大模型顯露出價值的時候，市場上并沒有傳出蘋果入局的消息，可能也有這方面的考量。
另一邊，近日有消息稱，蘋果的 App Store 拒絕接受一款名爲 BlueMail 的應用更新，原因是更新添加了基于 OpenAI 最新的 ChatGPT 的 API，來幫助用戶編寫電子郵件的功能。App Store 審查團隊認爲，ChatGPT 可能會生成一些不合時宜的内容，所以向 Blix 公司發送了拒絕通知。
這被外界解讀爲蘋果對 ChatGPT 的封殺，其實并不合适，更多的應該仍然是出于網絡安全的考量。不過可以确定的是，ChatGPT 的出現，對 Siri 來說是一場毫無疑問的碾壓。
回到公司層面，微軟和 OpenAI 的聯合，投的錢拿了股份，商業落地後不僅回了本，股價還能拉升，這已經算是科技圈裏難得的好故事，加上後面 OpenAI 融資不斷擴張，整個 AI 行業都被推向高點。
無論是接入 GPT-4 的 Bing，還是結合個人數據的 AI 助手 Copilot，除了搜索和辦公這兩個最廣泛的場景，微軟還提早布局了承載大語言模型的基礎設施 Azure，可能沒等到蘋果醒來，天都變了。
ChatGPT 真的是福報嗎？
這個問題應該不會有一個通用且準确的答案。自從 ChatGPT 火了之後，我們見慣了類似 "AI 将取代 XXX" 這樣的驚悚式标題，随着 CoPilot 的發布，ChatGPT 落地辦公場景後，帶來的一部分是驚喜，另一部分仍然是惶恐。
但這是重點嗎？好像并不是。縱觀每一次科技創新，新技術一經發布必然會帶來 " 取代與不取代 " 的命運式讨論。然而事實上隻要是對社會發展起到推動作用，并且不違背自然規律、道德倫理的情況下，個人很難影響優勝劣汰的趨勢，即用更高效的方式替代低效。
前不久 OpenAI 研究人員提交了一篇報告，研究人員估計，ChatGPT 和使用該程序構建的未來應用，可能影響美國大約 19% 的工作崗位，和他們至少 50% 的工作任務。
不過即便如此，ChatGPT 帶來的也并不是無差别的影響，它之所以這麽厲害，是因爲大模型的語料庫裏有海量的數據，能夠從這些數據信息裏快速檢索并且生成相應的回答，數據越多，文本、内容和任務處理的能力提升，回答可能會更準确，也可能更容易出錯。
這個産品或者說技術，本質上是提供一個新的方式，來解決舊的問題。舉個簡單例子，一開始我們覺得，ChatGPT 是要颠覆搜索的，過去我們查資料，要自己去輸入關鍵詞、收集、浏覽、篩選，最後整理得到答案，現在相當于 ChatGPT 把中間的低效環節給包了，直接輸出一個最終結果。
這時候問題就又出現了。一方面，它的回答真的可靠嗎？AI 的确會喂給用戶一些錯誤的信息，它自身沒有邏輯思考的能力，但會被人爲注入一些類似價值觀的東西作爲 " 前提 "。
ChatGPT 剛出來的時候大家都覺得很神奇，給的預期值很高，但其實像它自己的創始人，包括微軟的納德拉，他們都承認這個産品還是會出錯，而這種錯誤，是即使調試再多，給再多的參數，也沒法完全避免的。
另一方面，它真的會減少工作量嗎？雖然 ChatGPT 直接給出了答案，但實際上大多數人在使用的過程中，還僅僅是把它作爲一個聊天機器人，或者做一些水文案的基礎工作，專業性複雜的問題，用戶仍要去确認準确性，并且在整理的回答中，還會有很多正确的廢話。
當在 ChatGPT 上問，CoPilot 是對軟件架構的重構嗎？是操作系統上的一次颠覆創新嗎？給的回答很專一，就是一個工具，無論是 ChatGPT，還是 CoPilot，都被定義爲一個工具。那麽自然而然，怎樣把工具用好，發揮價值的前提是，除了要有一個賬号，還得會問問題。這應該是能使用的情況下，把 ChatGPT 價值發揮出來的最大一個門檻了。
CoPilot 解放白領，類似洗衣機解放雙手，但前者對使用者的能力要求更高，最起碼的，能夠準确的語言表達、合理的邏輯，以及關聯性強的認知儲備和較爲高頻的使用需求，所以我們現在看到，很多人踩着這個風口已經辦起了 ChatGPT 學前班。
如果 CoPilot 這種工作方式能夠普及開來，試想，這其實并不是簡單意義上的 " 誰取代誰 "，而是人類與 AI 之間，誰訓化誰，并以此爲基礎，延伸到社會角色上再進行分層。如果進一步讨論，這仍然是生産力發展與社會進步相關聯的論題。
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